走出舒适区的“工业之眼”，正在何处加速进化？

在人工智能、机器人技术协同发展的背景下，机器视觉正步入一个技术融合加速、应用边界拓宽的复苏与增长新周期。

根据中国工控网研究数据，2024年中国机器视觉市场同比下滑3.7%。尽管半导体、汽车和3C电子等领域保持增长态势，但受新能源锂电和光伏行业产能过剩和传统行业投资收缩影响，市场整体需求依旧面临下行压力。

2025年，中国机器视觉行业逐步走出调整期，整体需求呈现复苏态势。一方面，以3C电子、半导体为代表的传统主力领域需求触底反弹；另一方面，海外市场设备需求持续释放，显著拉动核心视觉器件出口。在此带动下，机器视觉核心部件市场复苏动能增强，下游机器人领域也同步回暖，预计全年市场将实现近两位数增长。

在需求复苏的推动下，当前中国机器视觉系统及整体生态保持活跃态势，不仅涌现出大量系统集成商与核心组件供应商，“视觉+机器人”融合型企业也实现快速增长。外资品牌中，以康耐视、基恩士为代表的头部企业凭借技术积淀，在高端3D视觉、智能读码器等领域仍保持技术领先与订单增长。

尽管高端图像传感器、核心芯片等部分关键器件仍依赖进口，但行业国产化率正持续提升，产业链自主可控能力逐步增强，为行业长期健康可持续发展筑牢了坚实基础。国产品牌中，以海康机器人、华睿科技为头部代表，依托本土化快速响应服务优势及完善的供应链成本控制能力，实现年均两位数的快速增长，并在2D视觉及整体方案市场中持续扩大份额。

从“看见”到“看懂”，视觉技术的新突破

产业链的完善与生态的活跃为技术创新提供了肥沃土壤，机器视觉正从“精准看见”向“智能看懂”发展，呈现出“2D视觉+AI深化、3D视觉规模化应用、大模型赋能”的多元融合趋势，推动应用门槛降低与解决方案能力边界拓展。

2D视觉+AI：降低应用门槛

通过引入深度学习算法，2D视觉在复杂缺陷检测、精密测量等场景中的精度与泛化能力得到大幅提升，可以在新能源汽车零部件、PCB板微结构检测等场景中发挥重要作用。例如，海康机器人的SC2023X智能相机，内置AI算法，无需在云或内部服务器上准备大量的学习样本，用户可直接在相机内训练AI模型，仅需注册1～5张样例图片，AI即可自动提取差异特征进行区分，大幅降低了AI视觉的应用门槛。

3D视觉：迈向规模化应用

3D视觉技术广泛应用于机器人抓取、导航定位、空间测量等领域，有效提升了物流、制造、装配等行业的环境理解与空间感知能力。在物流拆码垛、汽车零部件上下料、电池极片在线测量等场景中，3D激光轮廓仪、线激光传感器等已实现规模化应用。结构光、飞行时间（ToF）、激光三角测量等技术不断迭代，共聚焦、多焦面叠加等高端技术已应用于半导体制造，可检测纳米级表面粗糙度。

目前，已经有众多企业推出了针对性解决方案，助力3D视觉规模化渗透。例如，华睿科技的3D高精度线激光轮廓传感器，具有高达20KHz采集帧率，可配合3200点轮廓数据，实现高速、高密度的精准测量。乐姆迈（LMI）的Gocator系列传感器最高可实现亚微米级测量精度，确保对微小缺陷的精准捕捉。结合AI工具，Gocator采集的3D数据还能够轻松应对焊缝位置和缺陷形态的变异。

与此同时，软件算法的适配性也成为3D视觉技术落地的关键支撑。Teledyne Dalsa的产品覆盖线扫、红外、微波、X光等全面的硬件产品，旗下Sherlock8视觉平台既整合了数十年积累的传统算法，也融入了最新的3D和AI算法，可适配多场景技术需求。

AI大模型与具身智能：机器视觉的试炼场

当前，AI视觉技术在工业场景的应用，主要有三种路径：一是小样本数据训练；二是样本集 AI ；三是 AI大模型方案 ，通过海量通用数据提前训练形成基础能力。其中大模型技术主要是基于Transformer的深度学习技术。从未来技术发展来看，AI大模型有望在各工业品细分行业完成专属数据积累，当这些垂直领域的大模型实现整合，将形成功能强大的机器视觉共性平台，大幅提升跨场景适配效率。

这一融合趋势已催生诸多企业实践，比如海康机器人开发的工业视觉大模型，不仅针对机器视觉应用特点研发了图像分割、目标检测、OCR、读码等通用任务大模型，还打造了适配特定行业和场景的行业场景大模型，同时配套开发边缘学习分类、边缘学习检测、边缘学习OCR等算法，形成全栈技术支撑。

在锂电检测领域，凌云光围绕材料、极片、毛刺、极耳到方形外观等关键工序，基于“Vision+AI”构建了全流程智能检测体系，能够在高速扰动、强反光、多层结构等复杂场景中稳定输出高质量图像数据。

值得注意的是，AI+机器视觉的融合还在向具身智能领域延伸，二者的深度结合正催生行业新变革。目前中国机器人企业正加速布局“AI+感知+控制”技术体系，推动工业机器人向具身智能升级，通过在系统中集成高级视觉决策算法，实现路径规划、动态避障、柔性抓取等复杂功能。

典型企业如奥普特，其提供覆盖“头部－手部－腰部”的全栈视觉解决方案，融合三维环境感知、实时目标识别与动态路径规划，为人形机器人构建“感知－决策－执行”的一体化能力；梅卡曼德则以“AI大脑+3D视觉”为核心赋能智能机器人，广泛应用于物流、汽车、家电等多个场景，实现工件上下料、纸箱/周转箱/膜包拆码垛、高精度定位/装配等规模化应用。

迈出“舒适区”，机器视觉深入新兴“腹地”

随着技术走向成熟，机器视觉正在从传统工业核心领域扩展到医疗、智能交通等多元场景。从市场规模来看，预计到2030年，全球机器视觉市场规模将从2025年的158.3亿美元增长到236.3亿美元，复合年增长率为8.3%。当前中国工业机器视觉主要集中在3C电子、半导体、汽车、光伏、锂电等几大领域，其中汽车/新能源行业渗透率最高，得益于行业自动化程度高、标准化程度高，视觉技术易集成；食品/纺织等传统行业渗透率较低，主要受检测场景复杂、需求个性化强等因素制约。

技术创新的最终价值，在于其能否切实落地并解决产业中的实际问题。机器视觉技术的持续发展，正推动其应用场景从传统的工业核心领域，加速向医疗、智能交通、AR/VR等多元领域渗透，形成“高端制造引领、新兴场景赋能”的发展格局。

除工业核心场景外，在医疗领域，机器视觉技术加速赋能AI辅助诊断与微创手术导航，提升诊疗精准度与安全性；在智能交通领域，通过与多传感器融合构建城市级视觉网络，机器视觉成为自动驾驶与智慧城市建设的关键基础设施；在元宇宙、AR/VR等领域，一线工程师可佩戴AR眼镜，通过三维重建技术自动识别相应的工件种类和位置，结合手势交互，引导装配和维修。

目前，下游应用行业呈现多元化发展与分化特征，增长动能主要由高技术壁垒与高景气度行业驱动：

l 高增长领域：技术驱动与产业升级的双重引擎

3C电子/电气工程、半导体、新能源汽车/电池、医疗/生物技术、航天/航空、人工智能与AR/VR等领域是当前机器视觉需求的核心增长极，增长动力源于技术突破带来的新增场景、国产化进程加速催生的设备需求，以及新兴应用的快速渗透。特别是半导体行业，作为机器视觉精度要求最高的领域之一，随着晶圆厂扩建、先进制程突破，半导体制造中晶圆缺陷检测、芯片封装定位等环节对机器视觉的需求显著增长。

l 持平/微增领域：存量升级与细分渗透的稳定市场

工业自动化、食品饮料包装、物联网/仓储物流、环境监测等领域的机器视觉需求保持平稳或小幅增长，核心原因在于行业发展成熟，新增需求主要来自存量设备升级与细分场景渗透。

l 承压领域：需求疲软与成本压力下的转型阵痛

印刷/包装、纺织、交通运输/轨道交通等传统领域的机器视觉需求有所下滑或增长乏力，核心受制于下游行业需求疲软、成本压力传导等因素。

*以上文字中国工控网主编撰写

Vision China 2026（上海）见证、碰撞与定义未来

当技术趋势日益清晰，而落地挑战依然具体，行业比以往任何时候都更需要一个汇聚思想、展示成果、连接生态的平台。这正是Vision China的价值所在。

由机器视觉产业联盟（CMVU）主办、慕尼黑展览（上海）有限公司承办的 Vision China 2026（上海）机器视觉展，将于2026年3月25-27日在上海新国际博览中心 (SNIEC) W4&W5馆重磅启幕。

全产业链标杆齐聚

华睿、赛腾、康视达、度申、海康机器人、埃科光电、奥普特、瑷荔德、乐姆迈、华汉伟业、爱安特、大恒、锐视、迈德威视、研祥、凌云光、皆爱、宝视纳（排名不分先后）等企业，将集中展示从工业相机、镜头、光源、传感器等核心部件，到智能相机、图像处理软件，再到视觉检测装备、集成解决方案及工业机器人的全产业链内容。

前沿思想碰撞平台

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